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- 根据汽车业务规划，主导产品数据管理，标准化体系规范建设，优化管理流程及方案，落地相关优化项 - 制定产品数据在全业务链中流转及校验规则，确保产品数据的准确性、一致性及可追溯性 - 制定软硬件数据管理方案，确保二者耦合无问题 - 探索AI/大数据技术与产品数据管理的结合点，提出创新性解决方案
1. 负责安排和组织客户的交付接待流程，确保客户在提车时能够得到良好的体验和服务； 2. 协助客户填写相关交付文件和手续等，并确保所有文件的准确性和完整性； 3. 向客户介绍产品的功能、操作方法、用车场景等相关信息，解答客户的疑问； 4. 协调和安排相关部门（如PDI、银行、保司）的资源，确保交付过程的顺利进行； 5. 处理客户的问题和投诉，并及时跟进解决方案，以提高客户满意度； 6. 维护交付接待区的整洁和有序，确保环境符合公司形象和标准； 7. 协助上级完成其他相关的行政和接待工作。
1、供应商全生命周期流程管理（聚焦海外）： - 负责制定与海外业务相匹配的新供应商寻源、评估与准入流程，确保新供应商具备支持海外出口的资质与能力。 - 优化现有供应商的日常管理流程，包括海外订单管理、交付监控、质量追溯（特别是满足海外质量体系要求）等。 - 主导建立针对海外项目需求的供应商绩效考评与协同改进流程。 2 流程落地与赋能： - 与采购、质量、研发、物流等团队紧密协作，推动海外供应商管理流程的落地实施和执行监督。 - 开发和组织相关培训，向内部团队及关键供应商赋能，传达海外合规要求与流程规范。 - 主导或参与海外业务相关的供应链流程IT化项目，提升流程效率。 3、供应商管理海外合规流程体系建设： - 深入研究并解读海外目标市场（如欧盟、东盟、北美等）关于汽车产品的法律法规、技术标准、认证要求（如CE, UNECE, EPA等）、数据隐私（GDPR）、环保指令（如REACH, RoHS）及关税贸易政策。 - 主导设计并持续优化将海外合规要求嵌入供应商选择、导入、绩效管理和退出全生命周期的流程框架。 - 建立供应商合规风险识别、评估、预警和应对的标准化流程。
1、组织编制业务年度、季度预算及滚动预测，监控及解释关键指标变动及预实差异，深入挖掘潜在原因，发现并提出引导性建议和控制措施； 2、月度、季度进行分析，提供多方位的分析报告，提出财务合理化建议，支持公司经营及管理决策; 3、从财务角度支持业务降本，洞察费用降本机会及财务支持点，能够从财务视野影响业务，并提出建设性建议； 4、能深入业务团队了解业务和业务需求，对所支持的业务进行全局思考，为业务需求提供完整的财务解决方案； 5、梳理和发现业务对接过程中的数据、风险、问题，与业务及业务负责人及时沟通和调频，协助更好的业务决策 6、具备较强的工作统筹能力及全局观 7、具备较强的数据处理能力及分析能力
电子电气零部件DRE岗位： 1. 参与电子电气零部件的系统方案选型、零部件方案设计和整车匹配，参与方案评审 2. 参与汇总和编写零部件的开发需求，管控开发计划、测试验证、样件交付等 3. 参与造车现场支持，协助产品导入、装车验证与问题排查，完成问题记录与跟踪闭环 4. 协助参与数据发布、DFMEA、DVP&R等其他技术与管理支持工作
1、围绕蜂窝 / UWB/WiFi/BT/ 毫米波 / 终端天线等通信感知技术以及多模态感知融合技术，开展行业前沿技术跟踪、需求拆解与技术瓶颈定位，输出可落地的技术预研方案与路线规划； 2、负责端侧轻量化 AI 感知算法研发，构建多模态信号融合感知框架，重点突破复杂场景下高精准、高响应、低功耗的模型设计，解决多模态信号特征提取、噪声抑制等核心技术难题； 3、建立算法 - 硬件协同优化机制，适配移动端芯片平台的算力、存储、功耗约束，完成算法模型的端侧移植、性能优化与部署验证； 4、推动算法从实验室原型到量产落地的全流程工程化，完成核心技术资产沉淀，输出标准化算法模型、专用数据集、研发工具链、技术文档与专利提案，开展内部技术推广与培训赋能。
1、研究多个AI加速芯片和AI推理芯片技术方向，行业技术洞察，AI硬件产品落地计划； 2、评估和端侧AI更契合的存算一体技术，并根据可行性评估进行合作预研； 3、根据AI硬件产品设计需求，给出相应的解决方案。
1、研发端到端全模态理解和推理大模型，在模型结构、对齐策略、指令微调、偏好对齐、多阶段渐进式学习训练策略、推理能力增强（关系推理、因果推理、常识推理）等方面做出创新突破，达到业内一流 2、端到端全模态理解和推理大模型，建立比较广泛的业界影响力，论文引用数100+、主流算法竞赛/排行榜TOP1、开源Star 1000+等
1. Mapping: Create mapping data for business districts and key streets, update data information in a timely manner according to market changes, and gain insights into site selection priorities through dataSite 2. selection evaluation: evaluate and negotiate the business district and store site selection, and be responsible for key indicators such as store location, store construction and rental costs. 3. Client relationship maintenance: maintain relationships with real estate developers
- 系统需求与软件开发: 1.负责车载电源产品的系统需求对接、分析、开发与释放。 2.负责系统技术方案的开发与设计，并推动软件功能落地。 3.负责各个功能模块(MBD)开发、测试与验证。 - 软件项目管理: 1.负责自研及外购车载电源项目的软件项目管理，确保项目按时、按质交付。 2.负责软件供应商的管理,包括技术对接、进度跟踪和质量监控。
1、负责整车热管理与能耗优化物理建模算法和AI建模算法研发； 2、负责整车运动控制系统的能耗协同优化； 3、负责上述模型的端侧部署、性能与耗时优化；负责算法的实车验证，迭代优化。
1. 主导扫地机器人的硬件设计、器件选型、工厂生产等 2. 解决研发、生产中的疑难问题。 3. 跟进行业趋势，自我驱动，追求技术创新
针对无人驾驶，辅助驾驶问题， 1、高性能数值优化算法，全局优化算法研发 2、基于全局优化的Planner以及Cost设计优化 3、多智能体交互博弈建模，意图推断，交互安全性分析 4、道路环境几何建模与优化 5、无人车行为决策算法设计与优化
- 参与创新硬件产品的外观设计、结构方案设计和整机形态定义，支持产品从技术原型向高完成度样机演进。 - 基于现有开发板、传感器模组、电池及其他核心器件，完成整机堆叠、结构整合与外观方案设计。 - 在快速迭代场景下，综合考虑外观表现、结构可行性、装配方式、使用体验与样机实现效率。 - 输出产品概念草图、3D 建模、结构设计、装配方案及相关打样文件，支持样机制作与迭代优化。 - 与电子、算法、软件等团队密切协作，推动设计方案与功能实现高效结合。 - 配合供应链、手板厂及相关外部资源，完成样机打样、装配验证及问题闭环。 - 结合不同产品方向的特点，沉淀适用于创新验证阶段的设计与实现方法。
1、内饰供应商开发、定点定价、合同签署及相关采购工作； 2、采购计划制定和跟踪，确保新项目各项任务进度目标的达成； 3、变更管理，确保项目顺利进行； 4、内饰相关零部件供应商开发选择，供应商清单管理，成本分析及行业对比，价格谈判 ； 5、按照年度采购成本要求落实年度降本计划并达成目标，； 6、供应商管理，规范供应商行为； 7、协同研发完成样件交付。
1、负责国际BI、零售通、米网相关数据相关数据应用、数仓底层开发和维护； 2、理解和拆解数据产品需求，完成数据分析、数据建模以及编码工作； 3、跨团队与服务端、前端、测试等完成需求沟通和协作，完成项目；
1、利用AI，围绕智驾基础软件OS架构自研，建设统一组件运行框架、高性能通信中间件、DAG 调度与资源管理、硬件抽象层、日志监控诊断体系和工具链，并推动典型智驾链路试点接入与规模化推广。
1. 跟踪和调研 GUI Agent、Computer-Use Agent、Mobile Agent、Web Agent 等方向的前沿技术，重点关注环境合成、任务生成、自动评测、轨迹数据构建、RL/RLVR 训练等相关方法和开源项目； 2. 参与 GUI Agent 任务环境合成与可验证评测体系建设，包括移动端 / Web / 桌面任务环境设计、模拟应用构建、任务模板设计、状态建模、mock backend、任务完成判定、verifier / reward 信号设计等； 3. 参与 GUI Agent 数据与 RL 训练闭环建设，包括任务生成、轨迹采集、数据筛选、失败案例分析、困难样本挖掘、rollout 数据分析、训练环境接入和策略效果评估，持续提升模型任务完成率、泛化性和执行效率。
1. 负责小米汽车移动端应用的软件研发工作，包括座舱车机上的桌面车模、多媒体、导航、车控、舒控、安防、场景空间和基础应用(电话/天气等)等； 2. 充分理解需求并根据需求完成软件架构、模块设计和开发工作； 3. 按照项目计划，按时提交高质量的代码，完成开发任务； 4. 改善软件的易用性，提升用户使用体验； 5. 积极研究新技术、功能扩展，以及现有开发方法的改进。
1.参与研究与开发融合视觉与语言理解的端到端自动驾驶新范式； 2.负责视觉语言大模型（VLA）相关算法的设计、实现与优化，提升模型的环境感知、决策规划能力； 3.探索如何利用VLA增强自动驾驶系统的泛化能力及人机交互的自然性； 4.参与相关数据集的构建、处理以及模型在真实场景中的部署与测试； 5.跟踪VLA及相关领域（多模态学习、大模型等）的前沿技术动态； 6.发表高水平论文至国际顶会顶刊，参加相关领域的国内外顶级学术会议。